针对生化过程软测量建模过程中样本数据可能包含的测量误差对模型性能的影响,提出一种自适应加权最小二乘支持向量机(Adaptive weighted least squares support vector machine,AWLS-SVM)回归的软测量建模方法。该方法基于最小二乘支持...针对生化过程软测量建模过程中样本数据可能包含的测量误差对模型性能的影响,提出一种自适应加权最小二乘支持向量机(Adaptive weighted least squares support vector machine,AWLS-SVM)回归的软测量建模方法。该方法基于最小二乘支持向量机模型,根据样本拟合误差,并结合改进的正态分布赋权规则,自适应地为每个建模样本分配不同的权值,以降低随机误差对模型性能的影响;同时采用混沌差分进化—模拟退火(Chaos differential evolution simulated annealing,CDE-SA)算法对模型参数进行优化选择,以提高模型的泛化能力。仿真实验表明,AWLS-SVM模型的预测精度及鲁棒性能优于最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LS-SVM)和加权最小二乘支持向量机(Weighted least squares support vector machine,WLS-SVM)。利用Pensim仿真平台的数据,将AWLS-SVM方法用于青霉素发酵过程软测量建模,获得了较好的效果。展开更多
汽轮机通流部分故障特征数据较多、故障类型复杂,很难建立精确的机理模型。提出一种基于加权最小二乘支持向量机(Weighted Least Squares Support Vector Machines,WLS-SVM)的改进算法,该算法用输出变量的留一交叉检验误差取代原有误差...汽轮机通流部分故障特征数据较多、故障类型复杂,很难建立精确的机理模型。提出一种基于加权最小二乘支持向量机(Weighted Least Squares Support Vector Machines,WLS-SVM)的改进算法,该算法用输出变量的留一交叉检验误差取代原有误差确定加权系数,解决了WLS-SVM由于加权系数与模型支持值相互影响,样本在剔除与不剔除之间反复变化而不收敛的问题。实验结果表明该方法能有效地剔除异常样本,减少故障特征量的数目,提高了校正模型的稳健性及WLS-SVM特征预测的速度和预测的精度。展开更多
文摘针对生化过程软测量建模过程中样本数据可能包含的测量误差对模型性能的影响,提出一种自适应加权最小二乘支持向量机(Adaptive weighted least squares support vector machine,AWLS-SVM)回归的软测量建模方法。该方法基于最小二乘支持向量机模型,根据样本拟合误差,并结合改进的正态分布赋权规则,自适应地为每个建模样本分配不同的权值,以降低随机误差对模型性能的影响;同时采用混沌差分进化—模拟退火(Chaos differential evolution simulated annealing,CDE-SA)算法对模型参数进行优化选择,以提高模型的泛化能力。仿真实验表明,AWLS-SVM模型的预测精度及鲁棒性能优于最小二乘支持向量机(Least squares support vector machine,LS-SVM)和加权最小二乘支持向量机(Weighted least squares support vector machine,WLS-SVM)。利用Pensim仿真平台的数据,将AWLS-SVM方法用于青霉素发酵过程软测量建模,获得了较好的效果。
文摘汽轮机通流部分故障特征数据较多、故障类型复杂,很难建立精确的机理模型。提出一种基于加权最小二乘支持向量机(Weighted Least Squares Support Vector Machines,WLS-SVM)的改进算法,该算法用输出变量的留一交叉检验误差取代原有误差确定加权系数,解决了WLS-SVM由于加权系数与模型支持值相互影响,样本在剔除与不剔除之间反复变化而不收敛的问题。实验结果表明该方法能有效地剔除异常样本,减少故障特征量的数目,提高了校正模型的稳健性及WLS-SVM特征预测的速度和预测的精度。
